[先備知識] Python (NumPy & Matplotlib)、高中程度微積分、線性代數(基礎矩陣運算)、基本機率與推論統計(t-test, ANOVA, Chi-Square Goodness of Fit, & regression)

授課教師每週將透過講演的方式系統性地介紹模型建構這個領域。課程涵蓋的內容包含了神經元模型(neuronal models) 、神經網路模型(neural network models)、認知模型(cognitive models) 、社會互動模型(agent-based models) 、與系統動力模型(system dynamics)。

若對於人類大數據的預測模型(data-driven/predictive models)有興趣，請改修「心理與神經資訊學」。